كامبريدج في مهمة Semeval-2021 1: مجموعة من النماذج المستندة إلى الميزات والنماذج العصبية لتنبؤ التعقيد المعجمي

تصف هذه الورقة تقديمنا إلى المهمة المشتركة Semeval-2021 بشأن تنبؤ التعقيد المعجمي.اتصلنا بمثابة مشكلة في الانحدار وتقديم مجموعة فرقة تجمع بين أربعة أنظمة، واحدة مقرها ومميزة مقرها وثلاثة عصبي مع التعلم الدقيق والتردد المسبق والتعلم متعدد المهام، وتحقيق درجات بيرسون من 0.8264 و 0.7556 في مجموعات المحاكمة والاختبارعلى التوالي (المهمة الفرعية 1).ونحن نقدم أيضا تحليلنا للنتائج ومناقشة نتائجنا.

This paper describes our submission to the SemEval-2021 shared task on Lexical Complexity Prediction. We approached it as a regression problem and present an ensemble combining four systems, one feature-based and three neural with fine-tuning, frequency pre-training and multi-task learning, achieving Pearson scores of 0.8264 and 0.7556 on the trial and test sets respectively (sub-task 1). We further present our analysis of the results and discuss our findings.